Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Azure Data Factory Training--Continuous Integration/Delivery

Khóa đào tạo Azure Data Factory -- Tích hợp/Phân phối Liên tục (CI/CD)

Khóa đào tạo Azure Data Factory -- Tích hợp/Phân phối Liên tục (CI/CD)

Thành thạo Azure Data Factory: Xây dựng Dự án Thực tế với CI/CD, DevOps & Pipelines – Khởi đầu Sự nghiệp Kỹ sư Dữ liệu

4.5
(954 đánh giá)
7,737 học viên
Giảng viên
Step2C Education
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
20.0 giờ video
365 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Azure #Ci Cd #Cloud Computing #Data Engineering

Bạn sẽ học được gì

Hiểu Azure Data Factory (ADF) là gì và vai trò của nó trong kỹ thuật dữ liệu đám mây
Thiết lập pipeline dữ liệu đầu tiên để di chuyển và biến đổi dữ liệu
Làm việc với các nguồn dữ liệu khác nhau như Azure Blob Storage, Azure SQL và Data Lake Gen2
Áp dụng các phương pháp hay nhất để xử lý các quy trình ETL phức tạp trong thực tế
Cách Tạo Pipelines Trong Azure Data Factory.
Cách Tạo Data set & Linked services Trong Azure Data Factory.
Học Cách Sử Dụng Pipelines và các hoạt động (activities) trong Azure Data Factory.
Xử lý tham số, biến số, trigger và quản lý dữ liệu một cách an toàn
Cách Tích Hợp Azure Data Factory Với Azure DevOps.
Cách Tích Hợp Azure Data Factory Với GitHub.
Tích hợp và Phân phối Liên tục (CI/CD) trong Azure Data Factory.
Áp dụng thực hành CI/CD bằng Azure DevOps
Biến đổi Dữ liệu Với Mapping Data Flows.
Chuẩn bị Dữ liệu Với Wrangling Data Flows.
Học Cách Sử Dụng Các Hoạt động Data Flow Khác nhau trong Azure Data Factory.
Tham số hóa Data set và pipelines.
Triggers Trong Azure Data Factory.
Lên lịch và giám sát các pipelines của bạn
Cách xây dựng Thông báo Email Tùy chỉnh Trong Azure Data Factory.
Giới thiệu về Cosmos DB.
Giới thiệu về Azure Synapse Analytics.
Giới thiệu Về Azure SQL.
Dynamic Data Masking trong Azure SQL.
Tài liệu Học tập Cho Kỳ thi DP 203
Giới thiệu Về Power BI

Yêu cầu

Một gói đăng ký Azure đang hoạt động (để thực hành)
Thiết bị để xem video (PC, laptop hoặc điện thoại có tai nghe)
Truy cập internet để xem nội dung khóa học

Đối tượng phù hợp

Người mới bắt đầu muốn học Azure Data Factory từ đầu
Kỹ sư dữ liệu muốn thành thạo các quy trình ADF và pipeline CI/CD thực tế
Chuyên viên phân tích dữ liệu hoặc lập trình viên chuyển sang lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu
Chuyên gia BI và phân tích muốn tự động hóa và mở rộng quy mô pipeline dữ liệu
Chuyên gia IT muốn tự động hóa pipeline dữ liệu và quy trình làm việc
Lập trình viên hoặc chuyên gia IT chuyển sang lĩnh vực tích hợp dữ liệu trên nền tảng đám mây
Sinh viên chuẩn bị cho các vai trò như Kỹ sư Dữ liệu, Lập trình viên ETL, hoặc Chuyên gia Azure
Bất kỳ học viên nào muốn triển khai Các Giải pháp Dữ liệu Khác nhau Trong Azure
Bất kỳ học viên nào muốn học hệ thống xử lý theo lô (batch) với Azure Data Factory
Bất kỳ ai muốn thành thạo tích hợp dữ liệu và ETL trên Azure
Bất kỳ ai đang chuẩn bị cho các vai trò dữ liệu trên Azure hoặc dự định chuyển sang các công cụ ETL trên đám mây

Nội dung khóa học

30 phần • 238 bài giảng
1 Chúng Ta Sẽ Học Gì Từ Khóa Học Này?
2 Tải Xuống Toàn bộ Tài nguyên và Mã Nguồn Được Sử Dụng Trong Khóa Học
3 Tải dữ liệu Từ Github
4 Cách thiết lập một gói đăng ký Azure
1 Giới thiệu Về Lab 1
2 Tạo Azure SQL Database
3 Truy cập Azure SQL Databases Sử Dụng Azure Query Editor & SSMS
4 Azure SQL Data Base - Tạo Bảng Mới & Chèn Dữ liệu Mẫu
5 Tạo Một Tài khoản Lưu trữ (Storage Account)
6 Kết nối Đến Tài khoản Lưu trữ Sử Dụng Azure Storage Explorer
7 Tạo Azure Data Factory Instance
8 Làm quen với Azure Data Factory Lần Đầu Tiên
9 Tạo Linked Service (Kết nối Đến Nguồn & Đích)
10 Tạo Data set Cho Các Bảng Nguồn Và Tệp Đích
11 Tạo Pipeline Và Cấu hình Hoạt động Copy (Từ Azure SQL DB Đến Storage Account)
12 Thực thi Pipeline Và Giám sát Các Lần Thực thi Pipeline (mới)
13 Dọn dẹp Tài nguyên Azure Của Bạn
1 Nhiệm vụ 1: Kiểm tra Hiểu biết Của Bạn
2 Tạo Resource Group Mới Tên Là ADF
3 Cách Tạo Một Tài khoản Lưu trữ Mới Trong Azure.
4 Azure Data Lake V2 Là Gì
5 Cách Tạo Một Data Lake Storage Mới Trong Azure.
6 Cách Tạo Một Azure SQL Database.
7 Cách Tạo Bảng và Chèn Dữ liệu Vào Azure SQL Database
8 Cách Tạo Azure Data Factory Instances Và Cấu hình Linked Services
9 Cách Tạo Nhiều Datasets Trong Azure Data Factory?
10 Cách Tạo Một Pipeline Với Nhiều Hoạt động Copy Trong Azure Data Factory
11 Cách Dọn dẹp Tài nguyên Bằng Cách Xóa Một Azure Resource Group
1 Sử Dụng Parameter Trong Data set Để Tạo Một Pipelines Động - Phần 1
2 Sử Dụng Parameter Trong Data set Để Tạo Một Pipelines Động - Phần 2
3 Cách Sử Dụng Variables Trong Azure Data Factory
4 Cách Sử Dụng System Variables Trong Azure Data Factory
5 Sử Dụng Biểu thức & Hàm Trong Hoạt động Set Variables
1 Cách Sử Dụng Annotations Và User Properties
1 Hiểu Yêu cầu Của Chúng Ta
2 Cách Sử Dụng Hoạt động Get Metadata
3 Sử Dụng Hoạt động Get Metadata Với Azure SQL Server
4 Cách Sử Dụng Hoạt động Wait Để Trì hoãn Quá trình
5 Cách Sử Dụng Hoạt động ForEach
6 Cách Sử Dụng Hoạt động If Condition
7 Cách Sử Dụng Hoạt động Delete
8 Bài tập
9 Giải pháp Cho Bài tập
1 Giới thiệu Về Lab 5
2 Cách Sử Dụng Hoạt động ADF Lookup?
3 Cách Cấu hình Hoạt động Switch
1 Sao chép tăng dần các tệp mới và đã thay đổi dựa trên Ngày Sửa đổi Cuối cùng
2 Sự Khác biệt Giữa Tải Tăng dần và Tải Toàn bộ (Hoạt hình)
3 Cách Chúng Ta Có Thể Triển khai Tải Tăng dần Trong ADF (Một Bảng - Chỉ Chèn)
4 Tạo Cơ sở hạ tầng Cho Demo Tải Tăng dần
5 Tạo Bảng Nguồn và Bảng Đích
6 Tạo Dataset Và Linked services
7 Tạo Một Azure Data Factory Cho Tải Toàn bộ
8 Triển khai Một Tải Tăng dần Trong Azure Data Factory
9 SCD / Slowly changing dimension là gì?
10 Cách Triển khai SCD Loại 1 Trong Azure Data Factory?
11 Demo: SCD Loại 1
1 Giới thiệu Về Azure Logic Apps
2 Hãy Tạo Một Logic Apps Để Gửi Email
3 Tạo Tài nguyên & Data Set
4 Gọi Azure Logic Apps Sử Dụng Hoạt động Web Của Azure Data Factory
5 Truyền Thông điệp Tùy chỉnh Từ ADF Đến Azure Logic App
6 Truyền Giá trị System Parameter Từ ADF Đến Azure Logic Apps
7 Cấu hình Azure Data Factory Để Gửi Thông báo email Thất bại - Hoạt động Cuối cùng
8 Cấu hình Azure Data Factory Để Gửi Thông báo email Thất bại - Bất kỳ Hoạt động Nào
1 Giới thiệu Về Lab 3
2 Tạo Tài nguyên Azure Cho Demo Này
3 Tạo Self Hosted Integration Run Time Để Truy cập Thiết bị Tại chỗ (On-Premise)
4 Thực hiện Hoạt động Copy Không Có Parameter
5 Tạo Pipelines Với Hoạt động Lookup
6 Tạo Pipelines Với Hoạt động Lookup & For Each
1 Giới thiệu về Mapping Data Flow
2 Cách Sử Dụng Giao diện Data Flow Phần 1
3 Cách Sử Dụng Giao diện Data Flow Phần 2
4 Cách Sử Dụng Giao diện Data Flow Phần 3
5 Giới thiệu Về Các Phép biến đổi Cần thiết
6 Phép biến đổi Nguồn: Customer
7 Schema drift trong Phép biến đổi Nguồn
8 Phép biến đổi Nguồn Trong Mapping Data Flow: Payments
9 Phép biến đổi Nguồn: Orders
10 Phép biến đổi Filter: Giới hạn Dữ liệu Payments
11 Bài tập: Phép biến đổi Filter Để Giới hạn Dữ liệu Customer
12 Giải pháp: Phép biến đổi Filter Để Giới hạn Dữ liệu Customer
13 Phép biến đổi Select: Chọn Các Cột Liên quan Từ Bảng Customer
14 Bài tập: Chọn Các Cột Liên quan Từ Bảng Payments
15 Giải pháp: Chọn Các Cột Liên quan Từ Bảng Payments
16 Chọn Các Cột Liên quan Từ Bảng Orders
17 Phép biến đổi Join: Kết hợp Customers & Orders
18 Bài tập: Sử Dụng Phép biến đổi Join Để Kết hợp Customers-Orders Với Payments
19 Giải pháp: Sử Dụng Phép biến đổi Join Để Kết hợp Customers-Orders Với Payments
20 Loại bỏ các cột không mong muốn bằng Phép biến đổi Select
21 Sử Dụng Pivot trong Mapping Data Flow
22 Phép biến đổi Sink Trong Mapping Data Flow
23 Thực thi Data Flow Của Chúng ta Sử Dụng Hoạt động Data Flow
24 Sử Dụng Parameters Để Làm Cho Data Flow Của Bạn Trở nên Động
1 Yêu cầu Mới
2 Sử Dụng Inline Data Set Để Đọc Dữ liệu Bằng Phép biến đổi Nguồn
3 Bài tập: Phép biến đổi Union Để Kết hợp Dữ liệu Từ Sales NA & Sales SA
4 Giải pháp: Phép biến đổi Union Để Kết hợp Dữ liệu Từ Các Tệp Sales
5 Phép biến đổi UnPivot Trong Azure Data Factory Mapping Data Flow
6 Phép biến đổi Derive New Column
7 Phép biến đổi Derive New Column
8 Loại bỏ Các Cột Không mong muốn Bằng Phép biến đổi Select
9 Giới thiệu Về Phép biến đổi Lookup
10 Kết hợp Chi tiết Nhân viên Và Chi tiết Bán hàng Bằng Phép biến đổi Join
11 Tổng hợp Dữ liệu Của Bạn Bằng Phép biến đổi Aggregate
12 Phép biến đổi New Branch
13 Phép biến đổi Conditional Split
14 Demo Phép biến đổi Conditional Split Trong Mapping Data Flow Cho Nhiều Đầu ra
15 Sử Dụng Phép biến đổi Sink Với Inline Data Set
16 Thực thi Mapping Data Flow Chi tiết Bán hàng Nhân viên
1 Giới thiệu Về CDC trong Mapping Data Flow
2 Tạo Nguồn Và Sink Cho Demo CDC
3 Bật CDC tại Nguồn - Azure SQL Data Base
4 Cấu hình Azure Data Factory Mapping Data Flow Để Sử Dụng Change Data Capture
5 Kiểm tra Change Data Capture Sử Dụng ADF Mapping Data Flow
6 Quan trọng: Tắt CDC và Thay đổi Cấu hình Azure SQL Server
1 Đọc Dữ liệu Từ Github: Sao chép Dữ liệu Từ Một Điểm cuối HTTP
2 Vấn đề Và Giải pháp
3 Sử Dụng Pipeline Variables
4 Sử Dụng Pipeline Parameter
5 Sử Dụng Hoạt động Lookup Và Hoạt động For Each
6 Giải pháp Cuối cùng: Hoạt động Lookup, ForEach & Copy
1 Chúng Ta Sẽ Học Gì Từ Mô-đun Này
2 Cách Tạo Tài khoản GitHub
3 Cách Tạo Repository Và Tệp Trong GitHub Của Bạn
4 Cách Tạo Branch Mới
5 Cách Hợp nhất Thay đổi Mã Từ GitHub Feature Branch Vào Master Branch
6 Cách Xóa Một Repository Từ Tài khoản GitHub Của Bạn
1 Tạo Một GitHub Repository (Thư mục) Cho Azure Data Factory
2 Tích hợp GitHub Repository Với Azure Data Factory
3 Xuất bản Thay đổi Của Bạn Từ Git Đến Azure Data Factory
4 Tạo Các Feature Branches Khác nhau Cho Phát triển Mới & Thay đổi Mã
1 Tạo Tài khoản DevOps
2 Tạo Project Và Repository Trong DevOps Và Tích hợp ADF Với Azure Devops
3 Cách Sử Dụng Master Branch
4 How To Use Devops Feature Branches and Pull Request To Marge your Code Changes
1 How To Use Azure Key Vault To Access Data By Using Connections String
2 How To Rotate Keys To Control Your Data Access.
1 Introduction To Continuous Integration & Delivery In Azure Data Factory (CI/CD)
2 Tạo Nhóm Tài Nguyên Riêng Biệt Cho Các Môi Trường Khác Nhau
3 Tạo Ba Tài Khoản Lưu Trữ Khác Nhau (Phát Triển, Sản Xuất & Kiểm Thử)
4 Cấu Hình Container Đầu Vào & Đầu Ra Cho Các Môi Trường Khác Nhau
5 Tạo Key Vault Để Truy Cập Dữ Liệu Một Cách An Toàn
6 Triển Khai Các Phiên Bản Azure Data Factory Khác Nhau Trong Các Môi Trường Khác Nhau
7 Cấp Quyền Cho Azure Data Factory Truy Cập Secret Trong Key Vault (Cho Cả Ba Môi Trường)
8 Lưu Trữ Thông Tin Kết Nối Tài Khoản Lưu Trữ Bên Trong Secret Của Azure Key Vault
9 Tạo Một Pipeline Demo & Kiểm Tra Việc Thực Thi Ứng Dụng
10 Tích Hợp Azure Data Factory Với GitHub Sử Dụng Feature Branch/Pull Request & Merge
11 Tạo Dự Án DevOps & Cấu Hình Artifact Như GitHub Trong Release Mới
12 Tạo Release Đầu Tiên Cho Môi Trường Kiểm Thử
13 Sử Dụng Biến & Nhóm Biến Trong Pipeline Release (Cho Triển Khai Động)
14 Tạo Release Thứ Hai Cho Môi Trường Kiểm Thử và Sản Xuất Bằng Cách Sử Dụng Biến Môi Trường
15 Tự Động Hóa Release Dựa Trên Việc Publish ADF
1 Ghi Chú
2 Giới Thiệu Về Triggers Trong Azure Data Factory
3 Scheduled Triggers Trong Azure Data Factory
4 Tumbling Window Trigger Trong Azure Data Factory
5 Kích Hoạt Azure Data Factory Dựa Trên Sự Kiện Blob
6 Cách Sử Dụng Event Trigger Với Tham Số
7 Cách Tạo Dependent Trigger Với Tumbling Window Trigger
1 Microsoft Fabric Là Gì Và Tại Sao Chúng Ta Nên Học Nó
2 Tạo Tài Khoản Fabric Mà Không Cần Dùng Email Công Ty
1 Giới Thiệu Về Dự Án Power BI
2 Cài Đặt Power BI
3 Nguồn Dữ Liệu
4 Nhập Dữ Liệu Vào Power BI
5 Sửa Lỗi Cột Bằng Power Query / Transform Data
6 Chuẩn Bị Dữ Liệu: Tạo Cột/Dữ Liệu Mới Bằng Add Columns
7 Chuẩn Bị Dữ Liệu: Làm Sạch Dữ Liệu Cơ Bản Bằng Power BI
8 Trực Quan Hóa Power BI: Thêm Slicers
9 Trực Quan Hóa Power BI: Thêm Cards
10 Trực Quan Hóa Power BI: Tạo Biểu Đồ Tròn (Pie Chart)
11 Trực Quan Hóa Power BI: Tạo Biểu Đồ Cột (Bar và Column Charts)
12 Trực Quan Hóa Power BI: Trực Quan Hóa Dựa Trên Bản Đồ Trong Power BI
1 Giới Thiệu Về Azure Cosmos DB
2 Tạo Cơ Sở Dữ Liệu Azure Cosmos DB Và Lưu Dữ Liệu
3 Thực Thi Truy Vấn (Truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu Azure Cosmos DB)
4 Sao Chép Dữ Liệu Từ Azure SQL Sang Cosmos DB Bằng Azure Data Factory
1 Cách Tải Và Cài Đặt Visual Studio 2019
2 Cài Đặt SSIS & Azure Feature Pack Cho SSIS
3 Nhiệm Vụ 1: Tải Dữ Liệu Lên Tài Khoản Lưu Trữ Azure Bằng SSIS Task
4 Nhiệm Vụ 2: Đọc Dữ Liệu Từ Tài Khoản Lưu Trữ Azure Bằng SSIS
1 Giới Thiệu Về Azure Synapse Analytics
2 Demo (Synapse Analytics Studio)
3 Tạo Azure Synapse Analytics
4 Tạo Azure SQL Cho Demo 1
5 Kết Nối Đến Azure Synapse SQL Pool Từ SSMS
6 Mở Synapse Studio
7 Tạo Dedicated SQL Pool
8 Tạo Bảng Trong SQL Pool & Thực Thi Câu Lệnh SQL
9 Tạo Spark Pool Bằng Synapse Analytics
10 Tạo Notebook Và Cơ Sở Dữ Liệu Bằng Spark Pool
11 Tạo OnDemand SQL Pool
12 Truy Cập Nguồn Dữ Liệu Ngoài Và Tạo External Tables
13 Giới Thiệu Về Demo (Pipelines Trong Synapse Analytics)
14 Tạo Pipelines Trong Azure Synapse Analytics
1 Dynamic Data Masking
2 Demo: Dynamic Data Masking Trong Azure
3 Azure Storage Account Là Gì?
4 Demo: Tạo Và Sử Dụng Azure Storage Account
5 Cách Sử Dụng Storage Explorer Từ Portal
6 Phiên Bản Desktop Của Storage Explorer
7 Tính Dự Phòng Ở Vùng Chính Và Vùng Phụ
8 Quyền Đọc Dữ Liệu Ở Vùng Phụ
1 Câu Hỏi 1
2 Câu Hỏi 2
3 Câu Hỏi 3
4 Câu Hỏi 4
5 Câu Hỏi 5
6 Câu Hỏi 6
7 Câu Hỏi 7
8 Câu Hỏi 8
9 Câu Hỏi 9
10 Câu Hỏi 10
11 Câu Hỏi 11
12 Câu Hỏi 12
13 Câu Hỏi 13
14 Câu Hỏi 14
15 ETL So Với ELT
16 Các Thành Phần Chính Của ADF & SSIS
1 Cách Sử Dụng Wrangling Data Flows Trong Azure Data Factory (Group By Transformations)
2 Các Phép Biến Đổi Và Hành Động Thường Gặp Trong Wrangling Data Flow
3 Conditional Columns & Các Phép Biến Đổi Thường Gặp Khác Trong Wrangling Data Flow
4 Merge Transformations:: Wrangling Data Flows
1 Mapping Data Flows Trong Azure Data Factory Là Gì (26-12-2022)
2 Source Và Sink Trong Azure Mapping Data Flow
3 Aggregate Transformation Trong Mapping Data Flow
4 Filter Transformations Trong Mapping Data Flow
5 Demo Conditional Split Transformation
6 Derived Column Data Transformations
7 New Branch Transformations
8 Sort Transformations
9 Select Transformation
10 Công Dụng Của Join Transformation & Các Loại Join Transformations Trong ADF
11 Cách Sử Dụng Join Transformations Trong ADF
12 Exist Và Does Not Exist Transformation Để Lọc Dữ Liệu
1 Phần Thưởng Thêm

Giới thiệu khóa học

Azure Data Factory Masterclass: Learn ADF with Real Projects, CI/CD & DevOps


Learn Azure Data Factory step-by-step with real-world projects and master complex data workflows using ADF — beginner-friendly and regularly updated.

Welcome to the Azure Data Factory Masterclass by Step2C Educations, your trusted source for practical and career-focused data engineering content. Whether you're a beginner or an IT professional looking to switch to data engineering, this course will help you learn Azure Data Factory (ADF) from the ground up and build confidence to create complex, production-grade data workflows.

This course was first launched in 2020, and thanks to feedback from thousands of learners, we’ve kept it updated regularly to reflect the latest features, changes, and best practices in the Azure ecosystem. The latest updates include coverage of CI/CD (Continuous Integration and Delivery), DevOps automation, and real-world data pipeline use cases.

This course is taught by Sarafudheen PM, an experienced Data Engineering Trainer and Cloud Consultant with deep expertise in Azure Data Factory, Azure DevOps, Databricks, and data pipeline orchestration. With a passion for making technical topics easy to understand, Sarafudheen has helped thousands of students transition into data engineering roles through real-world project-based teaching.

He is also the founder of Step2C Educations, a platform dedicated to helping learners build practical skills in cloud, data, and DevOps technologies.

Azure Data Factory is the cloud-based ETL and data integration service that allows you to create data-driven workflows for orchestrating data movement and transforming data at scale. Using Azure Data Factory, you can create and schedule data-driven workflows (called pipelines) that can ingest data from disparate data stores.

You can build complex ETL processes that transform data visually with data flows or by using compute services such as Azure HDInsight Hadoop, Azure Databricks, and Azure SQL Database.

Additionally, you can publish your transformed data to data stores such as Azure SQL Data Warehouse for business intelligence (BI) applications to consume. Ultimately, through Azure Data Factory, raw data can be organized into meaningful data stores and data lakes for better business decisions.

Mastering Power BI:

New addition, We have add ne new module to explain power BI dashboard development.

In this course, you are going to learn

  • How to Create Free Azure Subscriptions.

  • Why we need the Azure Data Factory.

  • What are the Key Components Of Azure Data Factory?

  • How to create Azure Data Factory Instances,

  • How to create Azure SQL databases

  • How to create tables In Azure SQL databases and insert data into your tables using SQL Server management studio.

  • How to create a Blob Storage Account using the Azure portal.

  • How to create Azure Data Factory Instances.

  • How to create linked services in Azure Data factory.

  • How to create data set in Azure Data factory.

  • Master different types of activities inside Azure Data Factory.

  • Azure Data Factory Custom Email Notifications.

  • Learn to transform your data with mapping Data Flow

  • Learn to prepare your data with Wrangling Data Flow.

  • Github integrations.

  • Devops integrations.

  • Parameterization in Azure Data Factory Data Set and Pipelines.

  • Continuous Integration and Delivery (CI/CD) in Azure Data Factory.

  • Custom email notification in Azure Data factory

  • Slowly changing dimension.

  • Incremental Load in Azure Data factory

  • Azure Cosmos DB

  • Azure Synapse Analytics

  • Dynamic Data masking

  • Mastering Power BI

  • Additional Learning Materials -For DP 203 Exam Preparation.)

  • Azure Mapping Data Flow New Module

Why This Course?

  • Beginner-friendly — no prior Azure experience required

  • Project-based — work on real data scenarios

  • Regularly updated — reflects latest Azure ADF changes

  • Taught by an industry expert who explains complex concepts in simple terms

  • Includes CI/CD, DevOps, and automation, not just basics


Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Azure
Hiển thị tất cả khoá học Ci Cd
Hiển thị tất cả khoá học Cloud Computing
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊